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Analyzing US Census Data in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
- 73
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Analisi esplorativa dei dati
Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
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Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Analisi esplorativa dei dati
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Impara a creare modelli semplici di risposta del mercato per rendere più efficaci i tuoi piani di marketing.
Probabilità e Statistica
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Cloud
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Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Sviluppo di software
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Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilità e Statistica
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Impara la programmazione difensiva in R per rendere il tuo codice più solido.
Sviluppo di software
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Impara i test statistici per trovare i valori anomali e come usare algoritmi avanzati per calcolare il punteggio delle anomalie.
Probabilità e Statistica
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Impara come fare trasformazioni avanzate con dplyr e come mettere il codice dplyr e ggplot2 nelle funzioni.
Data manipulation
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Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.
Data Visualization
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Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
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Usa C++ per migliorare di brutto le prestazioni del tuo codice R.
Sviluppo di software
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Continua a imparare con purrr per creare codice iterativo solido, pulito e facile da mantenere.
Sviluppo di software
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Prevedi il turnover dei dipendenti e pensa a delle strategie per farli restare.
Machine Learning
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Impara i modelli misti: un modo pratico e formale per fare statistiche su raggruppamenti e classificazioni probabilistiche.
Probabilità e Statistica
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Cloud
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
Corso
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Cloud
Corso
Impara a prevedere le etichette dei nodi nelle reti usando lapprendimento di rete ed estraendo caratteristiche descrittive dalla rete.
Probabilità e Statistica
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Cloud
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Cloud
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Cloud
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Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Intelligenza artificiale
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Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Intelligenza artificiale
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Learn to build agentic systems using LangGraph.
Intelligenza artificiale
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Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Intelligenza artificiale
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Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Intelligenza artificiale
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Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Intelligenza artificiale
La data science è un'area di competenza incentrata sull’estrazione di informazioni dai dati. Utilizzando competenze di programmazione, metodi scientifici, algoritmi e altro, i data scientist analizzano i dati per ottenere informazioni fruibili.
Dovrai imparare un linguaggio di programmazione come Python o R e padroneggiare i principi di matematica e statistica. Conoscere i metodi di analisi dei dati e gli strumenti di data science è altrettanto essenziale. Ci sono molti modi per apprendere la data science: oltre ai percorsi tradizionali, come una laurea o studi universitari, esistono numerose risorse per imparare al tuo ritmo. Oltre ai corsi e tutorial online, ci sono libri, video e altro ancora.
Oltre alla conoscenza di matematica e statistica, i data scientist devono avere competenze di programmazione in linguaggi come Python, R e SQL. Inoltre, la data science richiede la capacità di lavorare con grandi set di dati, la conoscenza della visualizzazione dei dati, del data wrangling e della gestione dei database. Anche competenze in machine learning e deep learning possono essere utili.
A livello professionale, quasi tutti i settori possono sfruttare la data science in una certa misura. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per individuare e curare le malattie, mentre le aziende finanziarie la impiegano per rilevare e prevenire le frodi. Molti settori la applicano anche al marketing, ad esempio per creare sistemi di raccomandazione e analizzare il tasso di abbandono dei clienti.
Sì, la data science è tra i settori a più rapida crescita negli Stati Uniti e nel mondo. È anche una delle carriere più remunerative. Secondo i dati di Payscale, i data scientist esperti guadagnano in media 97.609 $ e hanno un punteggio di soddisfazione di quattro stelle su cinque negli USA.
Ci sono alcuni aspetti da considerare. Innanzitutto, entrare in un corso di laurea in data science può essere competitivo, spesso richiedendo voti molto alti. Allo stesso modo, molte delle competenze richieste richiedono studio e pazienza. Padroneggiare tutte le basi necessarie può richiedere diversi mesi, oltre a molta esperienza pratica per ottenere un ruolo entry-level.
Sì, è necessaria una certa esperienza in linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Java e C/C++. Tuttavia, grazie alla sua sintassi relativamente semplice, Python è spesso la scelta preferita dai principianti.
Per chi non ha esperienze pregresse di programmazione o un background matematico, servono in genere dai 7 ai 12 mesi di studio intensivo per raggiungere il livello di un data scientist entry-level. Tuttavia, è importante ricordare che apprendere solo le basi teoriche della data science potrebbe non bastare per diventare un vero data scientist.
Una volta padroneggiate le basi della data science, puoi specializzarti in differenti aree come machine learning, intelligenza artificiale, big data, business analytics, data mining e altro.
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